基于协同训练（Co-Training）的半监督文本分类算法
字数 2114 2025-12-10 00:57:08

基于协同训练（Co-Training）的半监督文本分类算法

算法描述

协同训练是一种经典的半监督学习算法，特别适用于有大量未标注数据但标注数据稀缺的场景，如文本分类。该算法的核心思想是：假设数据可以用两个充分冗余（即条件独立）且足够好的特征视图来描述，那么可以在这两个视图上分别训练一个分类器。每个分类器在未标注数据上预测出的高置信度样本及其伪标签，可以扩充另一个分类器的训练集，从而迭代地提升两个分类器的性能。在文本分类中，两个视图可以设计为基于不同特征子集的表示（例如，一个视图使用词袋特征，另一个视图使用词性标注序列特征）。

解题过程详解

步骤1：问题定义与假设

  • 目标：给定一个小的标注数据集 \(L = \{(x_i, y_i)\}_{i=1}^l\) 和一个大的未标注数据集 \(U = \{x_j\}_{j=1}^u\)，利用 \(U\) 来提升文本分类模型的性能。
  • 核心假设：
    1. 充分冗余性：每个数据点可以用两个特征视图（View 1 和 View 2）表示，且给定类别标签时，两个视图条件独立。即 \(P(x_1, x_2 | y) = P(x_1 | y) P(x_2 | y)\)。
    2. 视图足够性：每个视图本身都足以训练出一个有效的分类器。
  • 文本场景示例：对一篇新闻分类，View 1 可以是文章中的名词和动词构成的词袋向量，View 2 可以是句子长度、标点频率等结构特征。

步骤2：算法初始化

  1. 从标注集 \(L\) 中，为两个视图分别构造训练集：
    • 对 View 1：提取每个样本 \(x_i\) 对应的 View 1 特征，得到 \(L_1 = \{(x_i^1, y_i)\}_{i=1}^l\)。
    • 对 View 2：同理得到 \(L_2 = \{(x_i^2, y_i)\}_{i=1}^l\)。
  2. 用 \(L_1\) 训练一个分类器 \(C_1\)（如朴素贝叶斯、SVM等），用 \(L_2\) 训练另一个分类器 \(C_2\)。

步骤3：协同训练迭代

循环执行以下步骤直到满足停止条件（如达到预设迭代次数或未标注集为空）：

  1. 对未标注数据分类：
    • 将未标注集 \(U\) 中的每个样本，分别用两个分类器在其对应视图上进行预测。
    • 例如，对样本 \(x \in U\)，用 \(C_1\) 基于 View 1 特征 \(x^1\) 预测概率分布 \(P_1(y | x^1)\)，用 \(C_2\) 基于 View 2 特征 \(x^2\) 预测 \(P_2(y | x^2)\)。
  2. 选取高置信度伪标签样本：
    • 对每个分类器，从其预测的未标注样本中，选出预测置信度最高的一小批样本。置信度通常用预测概率的最大值衡量，例如对 \(C_1\)，选择 \(\arg\max_{x \in U} \max_y P_1(y | x^1)\) 最高的 \(k\) 个样本。
    • 将这些样本及其伪标签（即预测概率最大的类别）分别加入另一个分类器的训练集。具体来说：
      • 从 \(C_1\) 选出的高置信度样本，将其 View 2 特征和伪标签加入 \(L_2\)。
      • 从 \(C_2\) 选出的高置信度样本，将其 View 1 特征和伪标签加入 \(L_1\)。
  3. 更新分类器：
    • 用扩充后的 \(L_1\) 重新训练 \(C_1\)。
    • 用扩充后的 \(L_2\) 重新训练 \(C_2\)。
  4. 从未标注集中移除已使用样本：
    • 将本轮中被选为高置信度的样本从 \(U\) 中移除，避免重复使用。

步骤4：最终预测

  • 迭代结束后，得到两个增强后的分类器 \(C_1\) 和 \(C_2\)。
  • 对新的测试样本，可以有两种融合方式：
    1. 投票法：分别用 \(C_1\) 和 \(C_2\) 预测，选择多数投票的类别。
    2. 特征拼接法：将两个视图特征拼接后，用任一分类器预测（需重新训练一个分类器）。

步骤5：理论依据与注意事项

  • 为什么有效：基于充分冗余性假设，两个分类器从不同视角学习，它们的预测错误可能不相关。因此，一个分类器产生的伪标签对另一个分类器可能提供有价值的新信息。
  • 关键参数：
    • 每轮选取的伪标签样本数 \(k\)：太小则收敛慢，太大可能引入噪声。
    • 停止条件：通常设最大迭代轮数或伪标签置信度阈值。
  • 视图构建挑战：在文本任务中，找到真正条件独立的两个视图较难。一种实用变体是伪视图法，即通过随机特征子采样（如将词袋特征随机分为两半）生成两个视图。

步骤6：文本分类中的实际变体

  • 在现代NLP中，常利用预训练语言模型（如BERT）生成两种不同表示作为视图：
    • View 1：CLS标记的向量表示。
    • View 2：通过不同dropout掩码或数据增强（如同义词替换）生成的表示。
  • 结合自训练（Self-Training）：每个分类器自身产生伪标签，同时利用对方产生的伪标签，形成协同增强。
基于协同训练（Co-Training）的半监督文本分类算法 算法描述 协同训练是一种经典的半监督学习算法，特别适用于有大量未标注数据但标注数据稀缺的场景，如文本分类。该算法的核心思想是：假设数据可以用两个充分冗余（即条件独立）且足够好的特征视图来描述，那么可以在这两个视图上分别训练一个分类器。每个分类器在未标注数据上预测出的高置信度样本及其伪标签，可以扩充另一个分类器的训练集，从而迭代地提升两个分类器的性能。在文本分类中，两个视图可以设计为基于不同特征子集的表示（例如，一个视图使用词袋特征，另一个视图使用词性标注序列特征）。 解题过程详解 步骤1：问题定义与假设 目标 ：给定一个小的标注数据集 \( L = \{(x_ i, y_ i)\} {i=1}^l \) 和一个大的未标注数据集 \( U = \{x_ j\} {j=1}^u \)，利用 \( U \) 来提升文本分类模型的性能。 核心假设 ： 充分冗余性 ：每个数据点可以用两个特征视图（View 1 和 View 2）表示，且给定类别标签时，两个视图条件独立。即 \( P(x_ 1, x_ 2 | y) = P(x_ 1 | y) P(x_ 2 | y) \)。 视图足够性 ：每个视图本身都足以训练出一个有效的分类器。 文本场景示例 ：对一篇新闻分类，View 1 可以是文章中的名词和动词构成的词袋向量，View 2 可以是句子长度、标点频率等结构特征。 步骤2：算法初始化 从标注集 \( L \) 中，为两个视图分别构造训练集： 对 View 1：提取每个样本 \( x_ i \) 对应的 View 1 特征，得到 \( L_ 1 = \{(x_ i^1, y_ i)\}_ {i=1}^l \)。 对 View 2：同理得到 \( L_ 2 = \{(x_ i^2, y_ i)\}_ {i=1}^l \)。 用 \( L_ 1 \) 训练一个分类器 \( C_ 1 \)（如朴素贝叶斯、SVM等），用 \( L_ 2 \) 训练另一个分类器 \( C_ 2 \)。 步骤3：协同训练迭代 循环执行以下步骤直到满足停止条件（如达到预设迭代次数或未标注集为空）： 对未标注数据分类 ： 将未标注集 \( U \) 中的每个样本，分别用两个分类器在其对应视图上进行预测。 例如，对样本 \( x \in U \)，用 \( C_ 1 \) 基于 View 1 特征 \( x^1 \) 预测概率分布 \( P_ 1(y | x^1) \)，用 \( C_ 2 \) 基于 View 2 特征 \( x^2 \) 预测 \( P_ 2(y | x^2) \)。 选取高置信度伪标签样本 ： 对每个分类器，从其预测的未标注样本中，选出预测置信度最高的一小批样本。置信度通常用预测概率的最大值衡量，例如对 \( C_ 1 \)，选择 \( \arg\max_ {x \in U} \max_ y P_ 1(y | x^1) \) 最高的 \( k \) 个样本。 将这些样本及其伪标签（即预测概率最大的类别）分别加入另一个分类器的训练集。具体来说： 从 \( C_ 1 \) 选出的高置信度样本，将其 View 2 特征和伪标签加入 \( L_ 2 \)。 从 \( C_ 2 \) 选出的高置信度样本，将其 View 1 特征和伪标签加入 \( L_ 1 \)。 更新分类器 ： 用扩充后的 \( L_ 1 \) 重新训练 \( C_ 1 \)。 用扩充后的 \( L_ 2 \) 重新训练 \( C_ 2 \)。 从未标注集中移除已使用样本 ： 将本轮中被选为高置信度的样本从 \( U \) 中移除，避免重复使用。 步骤4：最终预测 迭代结束后，得到两个增强后的分类器 \( C_ 1 \) 和 \( C_ 2 \)。 对新的测试样本，可以有两种融合方式： 投票法 ：分别用 \( C_ 1 \) 和 \( C_ 2 \) 预测，选择多数投票的类别。 特征拼接法 ：将两个视图特征拼接后，用任一分类器预测（需重新训练一个分类器）。 步骤5：理论依据与注意事项 为什么有效 ：基于充分冗余性假设，两个分类器从不同视角学习，它们的预测错误可能不相关。因此，一个分类器产生的伪标签对另一个分类器可能提供有价值的新信息。 关键参数 ： 每轮选取的伪标签样本数 \( k \)：太小则收敛慢，太大可能引入噪声。 停止条件：通常设最大迭代轮数或伪标签置信度阈值。 视图构建挑战 ：在文本任务中，找到真正条件独立的两个视图较难。一种实用变体是 伪视图法 ，即通过随机特征子采样（如将词袋特征随机分为两半）生成两个视图。 步骤6：文本分类中的实际变体 在现代NLP中，常利用预训练语言模型（如BERT）生成两种不同表示作为视图： View 1：CLS标记的向量表示。 View 2：通过不同dropout掩码或数据增强（如同义词替换）生成的表示。 结合 自训练（Self-Training） ：每个分类器自身产生伪标签，同时利用对方产生的伪标签，形成协同增强。